القضاء على التكرار باستخدام أتمتة العمليات بالذكاء الاصطناعي
غالبًا ما تؤدي المهام المتكررة في بيئة العمل إلى انخفاض الإنتاج وزيادة التكاليف التشغيلية. تقدم أتمتة العمليات بالذكاء الاصطناعي طريقة منهجية لتحديد هذه أوجه القصور وإزالتها. باستخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، يمكن للشركات الانتقال من سير العمل اليدوي والمتكرر إلى الأنظمة الآلية التي تتعامل مع البيانات بدقة أعلى. يقلل هذا النهج في أتمتة العمليات التجارية بالذكاء الاصطناعي العبء على الموظفين ويسمح بهيكل تنظيمي أكثر مرونة.
فهم التكرار في الأعمال الحديثة
يحدث التكرار عندما تؤدي خطوات أو أشخاص متعددون نفس المهمة دون إضافة قيمة متزايدة. وهو أمر شائع في الصناعات التي تعتمد على البيانات بشكل كبير حيث يجب نقل المعلومات بين أنظمة برمجية مختلفة. وفقًا لبحث من V7 Go، يقضي العامل المعرفي العادي حوالي 8.2 ساعات كل أسبوع في البحث عن المعلومات أو إعادة إنشائها أو تكرارها. يمثل هذا الوقت خسارة كبيرة في الإنتاجية.
التكلفة الاقتصادية للتكرار اليدوي
العمليات اليدوية عرضة للخطأ البشري، مما يخلق عملاً إضافيًا في شكل تصحيحات. تتراوح معدلات الخطأ البشري في إدخال البيانات يدويًا عادةً من 1% إلى 5%. حتى نسبة صغيرة من الأخطاء تؤدي إلى مخاطر الامتثال والشطب المالي وعدم رضا العملاء. عبر مؤسسة كبيرة، تتراكم هذه التكاليف. غالبًا ما تشهد المؤسسات التي تنفذ أتمتة العمليات بالذكاء الاصطناعي انخفاضًا بنسبة 95% في الجهد اليدوي، كما ذكرت الدراسات الصناعية. يتجاوز التأثير المالي لهذه الأخطاء تكلفة العمالة الفورية لإصلاحها؛ فهو يؤثر على الموثوقية الإجمالية لذكاء الأعمال.
آليات أتمتة العمليات التجارية بالذكاء الاصطناعي
تختلف أتمتة العمليات بالذكاء الاصطناعي عن الأتمتة التقليدية القائمة على القواعد. تتبع الأنظمة التقليدية مجموعة ثابتة من التعليمات، مما يعني أنها تفشل عندما تواجه تنسيقات بيانات غير متوقعة. تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي للتكيف مع الاختلافات. يمكنهم قراءة البيانات غير المنظمة، مثل الفواتير المكتوبة بخط اليد أو رسائل البريد الإلكتروني ذات النموذج الحر، وتحويلها إلى تنسيقات منظمة يمكن لقواعد البيانات معالجتها.
تحديد الأنماط والاختناقات
يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة للعثور على الأماكن التي تتباطأ فيها العمليات. يُعرف هذا باسم تعدين العمليات. فهو ينشئ خريطة رقمية لكيفية انتقال العمل فعليًا عبر الشركة، بدلاً من الطريقة التي يفترض المديرين أنها تتحرك بها. تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2025، ستستخدم 60% من المؤسسات أدوات تنسيق سير العمل لدمج منصات الأتمتة الخاصة بها. يوفر هذا التكامل رؤية للتكرارات الخفية التي لا تظهر من خلال الملاحظة اليدوية.
التكامل مع البنية التحتية الحالية
أحد الحواجز الشائعة أمام الكفاءة هو استخدام الأنظمة القديمة التي لا تتواصل مع بعضها البعض. غالبًا ما يعمل الموظفون كـ "جسر" بين هذه الأنظمة عن طريق إعادة كتابة البيانات يدويًا. يمكن لأتمتة العمليات التجارية بالذكاء الاصطناعي ربط هذه الأنظمة المتباينة من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو روبوتات أتمتة العمليات الروبوتية (RPA). تحاكي هذه الروبوتات الإجراءات البشرية على شاشة الكمبيوتر ولكنها تعمل بسرعات أعلى بكثير. يؤدي هذا الاتصال إلى إلغاء الحاجة إلى نقل البيانات يدويًا ويضمن اتساق المعلومات عبر جميع الأنظمة الأساسية.
تحويل وظائف الأعمال الأساسية
ترى الأقسام المختلفة فوائد فورية من إزالة الخطوات الزائدة من خلال الأتمتة. يكون التأثير أكثر وضوحًا في المجالات التي تحتوي على كميات كبيرة من الوثائق القياسية.
الشؤون المالية والمحاسبة: ما وراء إدخال البيانات
تتعامل الأقسام المالية بشكل متكرر مع دورات الموافقة المتكررة ومعالجة الفواتير. وفقًا لبيانات من 2am.tech، توفر الأقسام المالية عادةً حوالي 46000 دولار سنويًا عن طريق تقليل أعباء العمل اليدوية المتعلقة بالتقارير والموافقات. يمكن لأنظمة الأتمتة مطابقة الفواتير مع أوامر الشراء تلقائيًا. إذا كانت البيانات متطابقة، يقوم النظام بمعالجة الدفع دون تدخل بشري. ينتج عن ذلك أوقات استجابة أسرع ويسمح للفريق المالي بالتركيز على التخطيط المالي عالي المستوى بدلاً من المهام الكتابية.
خدمة العملاء: تعزيز أوقات الاستجابة
غالبًا ما يظهر التكرار في خدمة العملاء على شكل عملاء يكررون مشكلاتهم لوكلاء مختلفين. يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي استرداد بيانات العملاء وسجل التفاعل السابق على الفور. وهذا يمنح الوكيل رؤية كاملة للوضع على الفور. علاوة على ذلك، تتعامل روبوتات الدردشة مع الاستفسارات الروتينية مثل تحديثات حالة الطلب أو إعادة تعيين كلمات المرور. تشير تقارير McKinsey إلى أن 65% من المؤسسات تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي التوليدي بانتظام، غالبًا لتحسين تفاعلات العملاء. تقلل هذه الأتمتة من حجم التذاكر التي تتطلب اهتمامًا بشريًا.
سلسلة التوريد واللوجستيات: جرد دقيق
في مجال اللوجستيات، يحدث إدخال البيانات الزائد في كل نقطة تسليم بين الموردين والمستودعات والناقلين. تعمل أتمتة العمليات التجارية بالذكاء الاصطناعي على مزامنة هذه البيانات في الوقت الفعلي. تُظهر بيانات McKinsey لعام 2024 أن الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي تساعد الشركات على خفض مستويات المخزون بنسبة 20% إلى 30% وخفض تكاليف اللوجستيات بنسبة 5% إلى 20%. من خلال التنبؤ بالطلب وأتمتة الإنفاق على المشتريات، تتجنب الشركات الإفراط في التخزين وتقليل الجهد اليدوي المبذول في إدارة سلاسل التوريد.
الفوائد القابلة للقياس للأتمتة
ينتج عن تطبيق هذه التقنيات نتائج قابلة للقياس الكمي تدعم ممارسات الأعمال الهزيلة.
خفض التكاليف وتحقيق مكاسب في الدقة
المحرك الأساسي لأتمتة العمليات بالذكاء الاصطناعي هو تقليل النفقات التشغيلية. ووجدت Deloitte أن المؤسسات المتقدمة في مجال الأتمتة الذكية تبلغ عن متوسط وفورات في التكاليف بنسبة 32%. تأتي هذه المدخرات من مصدرين: تقليل ساعات العمل والقضاء على التكاليف المتعلقة بالأخطاء. تحقق أنظمة الذكاء الاصطناعي معدلات دقة تبلغ 99% أو أعلى، وهي أفضل بكثير من الطرق اليدوية. هذه الدقة مفيدة بشكل خاص في الصناعات الخاضعة للتنظيم مثل الرعاية الصحية، حيث يمكن أن تؤدي الأخطاء إلى عقوبات قانونية.
السرعة والإنتاجية
لا تعاني الأنظمة الآلية من التعب أو عوامل التشتيت. يمكنهم معالجة أكثر من 1000 مستند في الساعة، في حين أن العامل البشري قد يعالج جزءًا صغيرًا فقط من هذا المبلغ في نفس الإطار الزمني. تسمح هذه الزيادة في الإنتاجية للشركات بتوسيع نطاق عملياتها دون زيادة متناسبة في عدد الموظفين. على سبيل المثال، طورت JPMorgan Chase أكثر من 100 أداة للذكاء الاصطناعي ساعدت في تقليل تكاليف خدمة الخدمات المصرفية الاستهلاكية بنسبة 30% تقريبًا في عام 2025.
استراتيجية التنفيذ
يتطلب الانتقال الناجح إلى سير العمل الآلي خطة واضحة لتحديد المهام التي سيتم نقلها أولاً.
تحديد العمليات المراد أتمتتها
ليست كل مهمة مناسبة للأتمتة. أفضل المرشحين لأتمتة العمليات التجارية بالذكاء الاصطناعي هم أولئك الذين يتسمون بالتكرار والحجم الكبير والقائم على القواعد. يجب على المديرين البحث عن مهام "الاختناق" التي تتسبب بشكل متكرر في تأخيرات للإدارات الأخرى. المهام التي تتضمن نقل البيانات بين جدولين بيانات أو نظامين هي مرشحة رئيسية. بمجرد إزالة هذه التكرارات البسيطة، يمكن للمؤسسة الانتقال نحو أتمتة المهام المعرفية الأكثر تعقيدًا.
إدارة انتقال القوى العاملة
مع تولي الذكاء الاصطناعي للمهام المتكررة، يتغير دور الموظف. يتوقع المنتدى الاقتصادي العالمي أنه في حين أن الذكاء الاصطناعي قد يزيح 85 مليون وظيفة بحلول عام 2025، إلا أنه سيخلق 97 مليون دور جديد. غالبًا ما تركز هذه المناصب الجديدة على إدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي وإجراء مراقبة الجودة والتعامل مع حل المشكلات المعقد الذي لا تستطيع الآلات إتقانه بعد. ستحافظ الشركات التي تركز على إعادة تدريب موظفيها على قوة عاملة أكثر استقرارًا وكفاءة خلال هذا الانتقال. يمكن للموظفين الذين لم يعودوا يقضون 8 ساعات أسبوعيًا في عمل بيانات زائدة عن الحاجة التركيز بدلاً من ذلك على المبادرات الاستراتيجية التي تدفع نمو الأعمال.
دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير العمل
أضاف ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي طبقة جديدة إلى أتمتة العمليات. في حين أن الذكاء الاصطناعي التقليدي جيد في الفرز والتنبؤ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء محتوى مثل مسودات البريد الإلكتروني والتعليمات البرمجية والتقارير. أعلنت Microsoft عن توفير أكثر من 500 مليون دولار في عام 2024 من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في وظائف مثل خدمة العملاء وهندسة البرمجيات. تعمل هذه التقنية على أتمتة مرحلة "المسودة الأولى" للعديد من المهام المهنية، مما يزيل التكرار المتمثل في بدء كل مستند من صفحة فارغة.
معالجة البيانات في الوقت الفعلي
تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي المعلومات فور وصولها. وهذا يلغي التكرار "معالجة الدفعات" حيث يجلس العمل في قائمة انتظار لساعات أو أيام قبل معالجته. تضمن المعالجة في الوقت الفعلي أن البيانات المستخدمة في اتخاذ القرار حديثة دائمًا. في قطاع التصنيع، تعمل الروبوتات والخوارزميات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تبسيط الإنتاج من خلال التنبؤ بمشكلات الصيانة قبل أن تتسبب في إيقاف التشغيل. يزيل هذا النهج الاستباقي الجهد الزائد لإصلاح الآلات بعد فشلها بالفعل.
قابلية التوسع والكفاءة طويلة الأجل
إحدى المزايا الرئيسية لأتمتة العمليات التجارية بالذكاء الاصطناعي هي قدرتها على التعامل مع النمو. تتطلب العملية اليدوية المزيد من الموظفين مع توسع الأعمال. تتطلب العملية الآلية ببساطة المزيد من قوة الحوسبة، وهو أمر أسهل وأرخص في التوسع. تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2029، ستتحول 80% من المؤسسات إلى منصات موحدة تعمل على تنسيق كل من عمليات الأعمال والأتمتة الوكيلة. يشير هذا التحول إلى أن الأتمتة ستصبح الأساس القياسي لعمليات الأعمال، بدلاً من كونها إضافة اختيارية.
تخلق الشركات التي تقضي على التكرار باستخدام الذكاء الاصطناعي عملية أكثر مرونة. يوفر تقليل الأخطاء اليدوية وزيادة سرعة المعالجة وخفض التكاليف التشغيلية ميزة تنافسية في سوق يتطلب كفاءة عالية. من خلال التركيز على البيانات الواقعية واستراتيجيات التنفيذ المثبتة، يمكن للمؤسسات دمج الذكاء الاصطناعي بنجاح لتحقيق ممارسات تجارية بسيطة ومنتجة.